Løsning af filhentningsværktøjsfejl i Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK

Fejlfinding af Azure OpenAI Assistant Creation med opdaterede filhentningsindstillinger

Udviklere, der arbejder med Azure.AI.OpenAI'er udnytter ofte henteværktøjer til at optimere datainteraktion og gøre svar fra ChatGPT-modeller yderst relevante. De seneste opdateringer har dog forældet det originale Retrieval V1-værktøj, der introducerer som et mere avanceret alternativ.

Når man integrerer filhentning i Assistent-oprettelse, støder mange brugere på en fejl, der indikerer, at den forrige indstillingen understøttes ikke længere. Denne ændring får udviklere til at anvende værktøjet file_search V2, en overgang, der, selvom den er gavnlig, kræver nogle nye opsætningstrin.

Det er afgørende at forstå nuancerne i file_search-værktøjet i denne sammenhæng, da det er designet til at håndtere brugeruploadede filer med forbedret effektivitet. Denne funktion har til formål at give bedre ydeevne og fleksibilitet, især når du arbejder med uploadede filer i AI-assisterede arbejdsgange.

Denne artikel vil guide dig gennem trinene til at erstatte det forældede Retrieval V1-værktøj med file_search V2 i Azure.AI.OpenAI SDK. Det medfølgende kodeeksempel og forklaringer hjælper med at fejlfinde fejlen og sikre, at din assistent fungerer med de seneste opdateringer.

Kommando	Eksempel på brug
AssistantCreationOptions	Denne klasse initialiserer indstillinger til oprettelse af en brugerdefineret assistent, hvilket tillader specifikation af model, værktøjskonfigurationer og eventuelle fil-id'er, der er relevante for brugerfiler.
FileSearchToolDefinition	Definerer specifikt i assistentkonfigurationen, hvilket aktiverer den opdaterede filsøgningsfunktionalitet, der kræves for at få adgang til og behandle uploadede filer i Azure OpenAI-tjenesten.
AddRange(fileIds)	Tilføjer en række brugeruploadede filer til assistent-konfigurationen, forbinder hvert fil-id direkte til assistenten, hvilket muliggør filspecifik forespørgsel i assistentens svar.
CreateAssistantAsync()	En asynkron metode til at starte oprettelsen af ​​assistenten, inklusive specifikke indstillinger og værktøjer. Denne funktion håndterer assistentanmodningen asynkront, hvilket forbedrer appens reaktionsevne og skalerbarhed.
Assert.IsNotNull	En del af NUnit-testning i C# sikrer denne validering, at en oprettet assistentinstans ikke er null, hvilket bekræfter, at assistentkonfigurationen lykkedes uden fejl.
client.CreateAssistantAsync(options)	Udfører assistentoprettelsen ved hjælp af angivne indstillinger og den angivne klientinstans og etablerer en forbindelse til Azure OpenAI for at oprette assistenten med konfigurerede værktøjer og instruktioner.
uploadFileToAzure(file)	En hjælpefunktion til JavaScript-frontend, der simulerer en filupload til Azure. Hver fil sendes individuelt, og funktionen returnerer et fil-id til brug i efterfølgende assistentanmodninger.
displayAssistantSummary	En frontend-funktion til at præsentere assistentens opsummerede output tilbage til brugeren, hvilket forbedrer brugerinteraktionen med de assistentgenererede oversigter.
EventListener("click", async () => {...})	Vedhæfter en asynkron klikhændelseshandler til en knap, som ved aktivering udløser filupload og assistentoprettelsesprocessen, der integrerer brugerhandlinger med backend API-kald.

Implementering og forståelse af filhentning i Azure AI Assistants

De medfølgende scripts løser et almindeligt problem ved oprettelse af en ved hjælp af ChatGPT-modellen og Azure.AI.OpenAI.Assistants SDK. Specifikt hjælper scripts med overgangen fra det forældede Retrieval V1-værktøj til det nyere , som giver bedre funktionalitet til at få adgang til brugeruploadede filer. C#-backend-scriptet begynder for eksempel med at konfigurere AssistantCreationOptions til at specificere den valgte model, værktøjsdefinitioner og den filliste, der er nødvendig for hentning. Denne opsætning sikrer, at assistenten har de nødvendige instruktioner til at hente og opsummere de uploadede rammedetaljer. Ved at bruge FileSearchToolDefinition kan vi initialisere det nye værktøj efter behov og tilføje det til assistentens konfigurationsmuligheder. Denne tilgang undgår fejlen forårsaget af det nu ikke-understøttede Retrieval V1-værktøj og bruger den opdaterede funktionalitet af file_search V2.

Længere i backend-koden håndterer CreateAssistantAsync-metoden den asynkrone oprettelse af assistentforekomsten. Denne metode sender konfigurationsindstillingerne, inklusive fil-id'er, til Azure OpenAI-tjenesten. Dette sikrer, at når assistenten er oprettet, kan den få adgang til og interagere med uploadede filer via værktøjet file_search V2. Strukturen er designet til modularitet, hvor forskellige filer kan tilføjes uden at ændre kerneassistentopsætningen. Det omfatter der udskriver fejl til konsollen, hvis oprettelsen af ​​assistent mislykkes, hvilket hjælper udviklere med at fejlfinde eventuelle problemer, der måtte opstå under opsætningen. Hver assistentkonfiguration er indkapslet i en enkelt metode, hvilket gør koden let genbrugelig til andre tilfælde, hvor lignende assistenter muligvis skal oprettes.

Testscriptet i den anden løsning validerer assistentens konfiguration og sikrer, at den lever op til forventningerne. Ved at udnytte , bekræfter testene, at hver assistentinstans er oprettet korrekt, og at assistenten ikke er null. Denne test sikrer, at alle komponenter, især værktøjet file_search, arbejder sammen uden fejl. Denne tilgang er nyttig for udviklere, der arbejder i miljøer, der kræver robust test før implementering, da den tillader potentielle problemer med filhentning at blive fanget tidligt i udviklingen. Ved at isolere assistentoprettelsesprocessen i et testbart format hjælper scriptet med at sikre konsistens og nøjagtighed på tværs af forskellige konfigurationer og filsæt.

På frontenden håndterer JavaScript-scriptet dynamiske brugerinteraktioner, såsom upload af filer og initiering af assistentoprettelse. Hændelseslytteren på upload-knappen udløser en sekvens af handlinger, der uploader hver fil individuelt og henter deres unikke id'er. Disse id'er sendes til backend-API'en, hvor assistenten oprettes med de angivne filer. Denne opsætning forbedrer brugeroplevelsen og muliggør nem filhåndtering og effektiv assistentgenerering. JavaScript-funktionen inkluderer også et displayAssistantSummary-kald for at give assistentens oversigt til brugere i realtid, hvilket tilføjer et responsivt element til grænsefladen. Tilsammen giver disse scripts en komplet og optimeret løsning til brug af file_search V2 i Azure OpenAI-miljøet, der bygger bro mellem back-end-konfiguration og front-end-interaktion for at skabe en problemfri arbejdsgang.

using Azure.AI.OpenAI.Assistants;using System.Collections.Generic;using System.Threading.Tasks;public class AssistantManager{    private OpenAIClient client;    public AssistantManager(OpenAIClient clientInstance)    {        client = clientInstance;    }    public async Task<Assistant> CreateAssistantAsync(string modelName, List<string> fileIds)    {        AssistantCreationOptions options = new AssistantCreationOptions(modelName);        options.Tools.Add(new FileSearchToolDefinition()); // Use file_search V2 tool        options.FileIds.AddRange(fileIds);        options.Instructions = "Summarize the framework details in 10 lines";        try        {            return await client.CreateAssistantAsync(options);        }        catch (Exception ex)        {            Console.WriteLine($"Error creating assistant: {ex.Message}");            throw;        }    }}

using NUnit.Framework;using Azure.AI.OpenAI.Assistants;using System.Collections.Generic;[TestFixture]public class AssistantManagerTests{    private OpenAIClient client;    private AssistantManager manager;    [SetUp]    public void SetUp()    {        client = new OpenAIClient("YourAzureAPIKey");        manager = new AssistantManager(client);    }    [Test]    public async Task CreateAssistantAsync_ValidFileIds_ReturnsAssistant()    {        var fileIds = new List<string> { "file_id_1", "file_id_2" };        var assistant = await manager.CreateAssistantAsync("gpt-model", fileIds);        Assert.IsNotNull(assistant, "Assistant should not be null");    }}

document.getElementById("uploadButton").addEventListener("click", async () => {    let fileInput = document.getElementById("fileInput");    let files = fileInput.files;    if (!files.length) {        alert("Please upload at least one file.");        return;    }    let fileIds = [];    for (let file of files) {        let fileId = await uploadFileToAzure(file);        fileIds.push(fileId);    }    // Now initiate assistant creation via backend    let assistant = await createAssistantWithFiles("gpt-model", fileIds);    displayAssistantSummary(assistant);});

Optimering af Azure AI Assistant Creation med file_search V2

Når du bygger en AI-assistent med Azures OpenAI-model, især til håndtering af dokumenthentning, er det vigtigt at bruge de nyeste værktøjer og praksis for effektivitet. Med afskrivningen af , Azures AI-tjenester kræver nu, at udviklere implementerer værktøjet file_search V2 for effektivt at behandle og hente brugeruploadede filer. Dette værktøj forbedrer ikke kun ydeevnen, men er specielt designet til at håndtere større datasæt og komplekse forespørgsler. Det tilføjer fleksibilitet for udviklere, der skaber assistenter, der har brug for detaljeret informationsbehandling, hvilket forbedrer, hvordan assistenter interagerer med filer og reagerer på brugerbeskeder.

Værktøjet file_search V2 introducerer avancerede indekseringsteknikker, hvilket gør det velegnet til skalerbare applikationer, hvor flere filer skal forespørges. Denne tilgang giver udviklere mulighed for at definere mere specifikke søgeparametre, hvilket sikrer højere relevans og hastighed i resultater. Derudover forbedrer integrationen af ​​file_search-værktøjet i Azure AI-frameworket fejlhåndtering og stabilitet, hvilket reducerer sandsynligheden for runtime-fejl, der nogle gange blev set med Retrieval V1. Med dette skift opfordres udviklere til at fokusere på struktureret og effektiv kode, hvilket muliggør optimeret kommunikation mellem assistenten og filerne.

En anden fordel ved denne opgradering er dens tilpasningsmuligheder inden for forskellige programmeringssprog, der er kompatible med Azure SDK, fra C# til JavaScript. Da værktøjet file_search V2 giver en mere raffineret måde at hente data på, forbedrer det assistentens evne til at administrere flere filer effektivt. Dette er især nyttigt for komplekse applikationer, der kræver dynamiske svar baseret på specifikt filindhold. For udviklere er forståelse og implementering af file_search V2 ikke kun i overensstemmelse med bedste praksis, men understøtter også problemfri oprettelse af assistenter med forbedrede databehandlingsmuligheder.

1. Hvad er hovedformålet med værktøj?
2. De værktøj muliggør mere avanceret filforespørgsel, hvilket giver Azure AI-assistenter mulighed for at få adgang til og behandle uploadede filer mere effektivt.
3. Hvordan tilføjer jeg til min assistent-konfiguration?
4. For at bruge file_search V2 skal du tilføje det i opsætning, og specificerer dette værktøj som en del af din assistents værktøjer.
5. Hvad er fordelene ved over Retrieval V1?
6. File_search V2 forbedrer hastigheden, forespørgselsrelevansen og understøtter større datasæt, hvilket gør den mere velegnet til applikationer, der håndterer komplekse eller store datahentningsopgaver.
7. Hvordan kan jeg teste, om min assistent bruger korrekt?
8. Implementere eller en anden testramme til at validere assistentkonfiguration ved hjælp af påstande som f.eks for at sikre, at assistentinstansen oprettes som forventet.
9. Kan arbejde med andre databehandlingsværktøjer?
10. Ja, file_search V2 kan kombineres med andre Azure AI-værktøjer og -funktioner, hvilket gør det muligt at forbedre datahentning i applikationer, der muligvis også kræver tekstresumé eller multi-fil analyse.
11. Hvilke filformater gør støtte?
12. File_search V2 understøtter generelt forskellige formater, herunder PDF, DOCX og TXT, så længe de er kompatible med Azures dokumentbehandlingsfunktioner.
13. Hvordan håndterer jeg fejl ved brug ?
14. Brug af struktureret blokke rundt giver udviklere mulighed for at logge og adressere eventuelle runtime-fejl, hvilket sikrer en jævnere brugeroplevelse.
15. Er der ekstra omkostninger ved at bruge over Retrieval V1?
16. Azures prissætning kan variere baseret på ressourceforbrug, så det er vigtigt at gennemgå Azures dokumentation om omkostningerne forbundet med implementering af nyere værktøjer.
17. Hvilke programmeringssprog understøtter ?
18. File_search V2 understøttes i sprog, der er kompatible med Azure SDK, inklusive C#, Python og JavaScript, blandt andre.
19. Kan hente flere filer samtidigt?
20. Ja, file_search V2 kan håndtere flere filer, og udviklere kan konfigurere batchbehandling for at forbedre ydeevnen i scenarier for hentning af flere filer.

Overgang fra det forældede Retrieval V1-værktøj til det forbedrede værktøj i Azure AI forbedrer databehandling og -hentning og tilbyder hurtigere og mere målrettede forespørgselsresultater. Denne ændring gavner udviklere, der bygger dynamiske assistenter, hvilket muliggør effektiv interaktion med uploadede filer og bedre fejlhåndtering.

Ved at bruge file_search V2 tillader det mere fleksibel, skalerbar assistentoprettelse, især til projekter, der kræver adgang til flere dokumenter eller komplekse filforespørgsler. At følge denne vejledning giver en strømlinet implementeringsstrategi for at sikre, at de nyeste Azure-værktøjer er fuldt optimeret inden for AI-applikationer.